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龙图腾网获悉盛恩(北京)医药科技有限公司申请的专利基于生成对抗网络的前列腺MRI体积自动计算方法、系统、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121437604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511578586.4，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权基于生成对抗网络的前列腺MRI体积自动计算方法、系统、电子设备及存储介质是由李成立设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的前列腺MRI体积自动计算方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于生成对抗网络的前列腺MRI体积自动计算方法、系统、电子设备及存储介质，涉及生成对抗网络技术领域获取目标对象反映解剖结构的第一类图像和反映血管分布的第二类图像，将两类图像的体素进行空间坐标对齐并整合，形成多模态图像集。通过注意力生成对抗网络的生成单元，提取多模态图像集中前列腺外周带与中央区的边界特征，生成包含前列腺区域的初始图像；再经判别单元评估，得到表征各体素属于前列腺区域的概率图。通过卷积网络将概率图转化为初始体素级分割结果，对其执行形态学处理，得到去除孤立噪声点的目标体素级分割结果，进而计算前列腺MRI体积，能够提升前列腺MRI体积计算的准确性与可靠性。

本发明授权基于生成对抗网络的前列腺MRI体积自动计算方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的前列腺MRI体积自动计算方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的用于反映解剖结构的第一类图像和用于反映血管分布的第二类图像，将所述第一类图像和所述第二类图像的体素进行空间坐标对齐并整合，以形成多模态图像集； 通过注意力生成对抗网络的生成单元提取所述多模态图像集中前列腺外周带与中央区的边界特征，生成包含前列腺区域的初始图像，通过所述注意力生成对抗网络的判别单元对所述初始图像进行评估，得到表征各体素属于前列腺区域的概率图； 通过卷积网络将所述概率图转化为初始体素级分割结果，对所述初始体素级分割结果执行形态学处理，得到去除孤立噪声点的目标体素级分割结果； 基于所述目标体素级分割结果，计算前列腺MRI体积； 所述通过注意力生成对抗网络的生成单元提取所述多模态图像集中前列腺外周带与中央区的边界特征，生成包含前列腺区域的初始图像，通过所述注意力生成对抗网络的判别单元对所述初始图像进行评估，得到表征各体素属于前列腺区域的概率图，包括： 通过注意力生成对抗网络的生成单元对所述多模态图像集进行预处理，并从预处理结果中提取前列腺外周带与中央区分别对应的边界特征，将所述边界特征与所述第一类图像中的结构特征、所述第二类图像中的血管特征进行融合，生成包含前列腺区域的初始图像； 通过所述注意力生成对抗网络的判别单元将所述初始图像与所述多模态图像集中的腺体特征进行比对，基于比对结果，识别前列腺区域中的微小腺体，以输出所述初始图像与所述腺体特征的差异信息； 通过所述生成单元，根据所述差异信息增强针对所述边界特征的聚焦程度，基于增强的聚焦程度，调整所述结构特征与所述血管特征的融合比例，生成目标图像； 通过所述判别单元对所述目标图像再次比对，并输出新的差异信息，重复所述生成单元与所述判别单元的处理过程，直至差异信息的变化幅度小于预设差异阈值； 在重复处理过程结束后，基于最后一代的所述目标图像，得到各体素属于前列腺区域的概率分布，基于所述概率分布，生成概率图。

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